https://da.sekahui.com/ 答中有我 内容更新：GEO 知识库词条与文章中心文章（AI 平台观察、实操方法、行业观点）。 zh-CN https://da.sekahui.com/blog/free-report-reading-guide/ https://da.sekahui.com/blog/free-report-reading-guide/ Mon, 05 Oct 2026 00:00:00 GMT 答中有我的免费诊断报告覆盖五家平台的核心问题池抽样探测，交付提及率、排名、情绪与引用信源概览。本文逐项解释报告指标的含义、读数时的口径注意事项，以及拿到报告后建议的下一步动作。 https://da.sekahui.com/blog/ai-answer-fluctuation/ https://da.sekahui.com/blog/ai-answer-fluctuation/ Sat, 03 Oct 2026 00:00:00 GMT 同一个问题，今天问和明天问、APP 上问和 API 问，AI 的回答都可能不同。本文拆解回答波动的四类来源，说明为什么单次回答不能作为结论，以及多轮采样趋势的正确读法。 https://da.sekahui.com/blog/seo-team-doing-geo/ https://da.sekahui.com/blog/seo-team-doing-geo/ Thu, 01 Oct 2026 00:00:00 GMT 关键词研究、内容优化、外链、排名监控——SEO 的四项核心能力都能迁移到 GEO，但对象和方法要换。本文给出 SEO→GEO 能力映射表、新工作流闭环与考核指标的换法。 https://da.sekahui.com/learn/geo-report-writing/ https://da.sekahui.com/learn/geo-report-writing/ Wed, 30 Sep 2026 00:00:00 GMT 同一份监测数据，高管要结论、执行层要明细，报告写错层次等于没测。本文讲 GEO 报告的信息分层：一页纸放什么、明细版放什么、三个常见汇报错误。 https://da.sekahui.com/learn/content-citability/ https://da.sekahui.com/learn/content-citability/ Tue, 29 Sep 2026 00:00:00 GMT AI 引用不是玄学。事实密度、FAQ 结构、可摘录句、品牌关联四个要素，决定一段内容能否被大模型检索、理解并转述。本文给出每个要素的写法与自查清单。 https://da.sekahui.com/learn/ai-platforms-overview/ https://da.sekahui.com/learn/ai-platforms-overview/ Mon, 28 Sep 2026 00:00:00 GMT 做 GEO 先弄清战场。本文逐家盘点国内五家主流 AI 平台的内容生态、联网能力与对品牌方的监测价值，并说明各平台 API 与 C 端口径的差异现状。 https://da.sekahui.com/blog/llms-txt-worth-it/ https://da.sekahui.com/blog/llms-txt-worth-it/ Mon, 28 Sep 2026 00:00:00 GMT llms.txt 是 2024 年提出的站点 AI 阅读指引文件。本文梳理它的来历、各平台的实际采纳现状与争议，并给出务实结论：值得上——把它当内容清单工具，而不是流量开关。 https://da.sekahui.com/learn/geo-kpi-reporting/ https://da.sekahui.com/learn/geo-kpi-reporting/ Sun, 27 Sep 2026 00:00:00 GMT 老板问"GEO 的投入产出怎么衡量"时，你需要一套经得起追问的 KPI。本文讲主指标怎么按品牌阶段选、基线与目标怎么定、汇报节奏与一页纸结构。 https://da.sekahui.com/learn/geo-cost-calculation/ https://da.sekahui.com/learn/geo-cost-calculation/ Sat, 26 Sep 2026 00:00:00 GMT GEO 监测的成本由问题数、采样次数、平台数与调用单价决定，是可以提前算清楚的账。本文给出成本公式、三档配置的算账示例，以及 BYO-API 与 SaaS 打包两种模式的对比。 https://da.sekahui.com/learn/how-to-choose-geo-tool/ https://da.sekahui.com/learn/how-to-choose-geo-tool/ Fri, 25 Sep 2026 00:00:00 GMT 选 GEO 监测工具就是选一套数据口径，选错了会用失真数据做决策。本文给出数据可回溯、口径诚实、成本模式等 8 个评估维度、关键问题与红旗信号。 https://da.sekahui.com/blog/five-platform-citation-habits/ https://da.sekahui.com/blog/five-platform-citation-habits/ Fri, 25 Sep 2026 00:00:00 GMT 豆包、通义千问、Kimi、智谱 GLM、腾讯元宝对同一道品牌题的回答结构与引用习惯并不相同。本文整理五家平台联网能力与回答风格的公开特征与监测观察，并说明为什么跨平台结论必须分开读。 https://da.sekahui.com/learn/competitor-benchmark-sov/ https://da.sekahui.com/learn/competitor-benchmark-sov/ Thu, 24 Sep 2026 00:00:00 GMT 只看自己的提及率会误判形势——40% 的提及率在竞品 70% 面前是另一回事。本文讲 SOV（声量份额）、同题胜率与被截流问题清单三个对标指标的定义与用法。 https://da.sekahui.com/learn/citation-source-tracking/ https://da.sekahui.com/learn/citation-source-tracking/ Wed, 23 Sep 2026 00:00:00 GMT 联网模式下，AI 回答背后是被它检索与引用的信源。本文讲如何追踪引用信源、按自家/竞品/第三方归类，并用信源缺口决定内容投放的优先级。 https://da.sekahui.com/learn/api-vs-consumer-calibration/ https://da.sekahui.com/learn/api-vs-consumer-calibration/ Tue, 22 Sep 2026 00:00:00 GMT 工具用 API 探测、用户在手机 APP 提问，两条链路存在系统性差异。本文用答中有我 2026 年 9 月的实测数据讲清差异来源，并给出可复制的企业级校准方法。 https://da.sekahui.com/learn/brand-perception-audit/ https://da.sekahui.com/learn/brand-perception-audit/ Mon, 21 Sep 2026 00:00:00 GMT AI 可能记着你三年前的旧业务、把同行的事安在你头上、转述来源不明的错误信息。本文讲四类常见品牌认知错误、如何系统性发现，以及纠错动作清单。 https://da.sekahui.com/blog/search-to-ask/ https://da.sekahui.com/blog/search-to-ask/ Mon, 21 Sep 2026 00:00:00 GMT 用户获取信息的入口正在从搜索引擎结果页迁移到 AI 问答。本文梳理公开数据里的迁移证据、问答入口与搜索入口的三个关键差异，以及品牌在搬家里该先做的三件事：可被抓取、被理解、被度量。 https://da.sekahui.com/learn/ai-crawlability-checklist/ https://da.sekahui.com/learn/ai-crawlability-checklist/ Sun, 20 Sep 2026 00:00:00 GMT AI 能不能读到、读懂你的官网，直接决定你能否被引用。本文给出可抓取、可理解、可信任三组共 12 项自查动作，覆盖 robots、静态 HTML、结构化数据与语义分块。 https://da.sekahui.com/learn/what-is-llms-txt/ https://da.sekahui.com/learn/what-is-llms-txt/ Sat, 19 Sep 2026 00:00:00 GMT llms.txt 是网站放在根目录、向 AI 大模型做自我介绍的 Markdown 文件。本文讲清它的定义、提案来源、与 robots.txt 的区别、格式规范、采用现状与常见写法误区。 https://da.sekahui.com/learn/why-multiple-samples/ https://da.sekahui.com/learn/why-multiple-samples/ Fri, 18 Sep 2026 00:00:00 GMT 同一问题问三次，AI 可能给出三个不同回答——这不是故障，而是 GEO 监测必须多次采样的原因。本文讲随机性来源、"提及概率"的正确读法与采样次数的取舍。 https://da.sekahui.com/learn/build-question-pool/ https://da.sekahui.com/learn/build-question-pool/ Thu, 17 Sep 2026 00:00:00 GMT 问题池决定监测结论的适用范围：池子偏了，后面的探测与优化全在错误的方向上使劲。本文讲三类问题组织法、品牌别名、竞品入池原则与常见坑。 https://da.sekahui.com/learn/geo-workflow-loop/ https://da.sekahui.com/learn/geo-workflow-loop/ Wed, 16 Sep 2026 00:00:00 GMT GEO 不是发一批内容就结束的一次性项目，而是"度量→诊断→优化→复测"的持续循环。本文讲清每一环做什么、常见误区，以及如何用定时任务把循环跑起来。 https://da.sekahui.com/learn/white-hat-geo/ https://da.sekahui.com/learn/white-hat-geo/ Tue, 15 Sep 2026 00:00:00 GMT 2026 年 3·15 曝光"AI 投毒"灰产后，GEO 行业进入洗牌期。本文讲清白帽 GEO 与灰产的技术分界，以及企业选型时的三条自查红线。 https://da.sekahui.com/learn/how-to-monitor/ https://da.sekahui.com/learn/how-to-monitor/ Mon, 14 Sep 2026 00:00:00 GMT 从建问题池到形成报告，七步建立品牌的 AI 可见性监测流程：选平台、建问题池、多采样探测、快照存档、解析统计、人工校验、定期复测。 https://da.sekahui.com/learn/ai-visibility-metrics/ https://da.sekahui.com/learn/ai-visibility-metrics/ Sun, 13 Sep 2026 00:00:00 GMT AI 品牌可见性指品牌在 AI 回答中"被看见"的程度。本文定义四个核心指标：品牌提及率、平均提及排名、情绪占比、引用信源，并说明采样口径。 https://da.sekahui.com/learn/geo-vs-seo/ https://da.sekahui.com/learn/geo-vs-seo/ Sat, 12 Sep 2026 00:00:00 GMT GEO 争夺 AI 回答中的位置，SEO 争夺搜索结果页的排名。本文用对照表讲清两者的优化对象、内容形态与度量指标的差异。 https://da.sekahui.com/learn/what-is-geo/ https://da.sekahui.com/learn/what-is-geo/ Fri, 11 Sep 2026 00:00:00 GMT GEO（Generative Engine Optimization）指让品牌内容更容易被 AI 大模型理解、引用与推荐。本文解释 GEO 的定义、术语来源、兴起背景，以及它与 SEO 的关系。